"""
模型的保存与加载
- torch.saves(state, dir) 保存、序列化
- torch.load(dir) 加载模型
并行化
- torch.get_num_threads()
    获得用于并行化CPU操作的OpenMP线程数
- torch.set_num_threads(int)
    设定用于并行化CPU操作的OpenMP线程数
分布式
- python在默认的情况下只使用一个GPU在多个GPU的情况下就需要使用pytorch提供的DataParallel
- 单机多卡
- 多机多卡
Tensor与numpy的相互转换
- torch.from_numpy(ndarray)
- a.numpy()
"""
import torch
import numpy as np

a = np.zeros([2, 2])
b = torch.from_numpy(a)
print(b)
c = b.numpy()
print(c)

